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blog名称:宿命宽恕轮回修仙
日志总数:18
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建立时间:2009年3月18日 |
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 [网页设计]（转）网页设计者和开发人员常用的Firefox插件
网上资源
宿命宽恕轮回修仙 发表于 2009/10/8 9:51:46 |
Dejan Cancarevic是一名优秀的网页设计者和开发人员，下面他精选了30个他经常使用的Firefox插件，这些插件都能很好的帮助网页设计者和开发人员，简化工作量，或是增加设计应用功能等等。
1. CSSMate - 在线的CSS编辑器扩展插件
2. ViewSourceWith - 让你查看页面资源的Firefox扩展应用
3. PicLens - 变换你的浏览器为一个三维的浏览环境来查看网页图片的Firefox扩展插件
4. FireShot -强大的网页截图/截屏插件
5. SeoQuake - 搜索引擎优化和网站推广插件
6. Font Finder -简单的高亮一个事件并且左键点击弹出菜单可以查看CSS样式
7. Live HTTP Headers - 在浏览网页的同时查看一个页面的HTTP头部信息
8. Modify Headers - 允许你添加、修改或过滤http头部请求信息的Firefox扩展插件
9. CSSViewer -一个简单实 |
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[WEKA]（转）利用Weka实现文本分类
文章收藏, 软件技术
宿命宽恕轮回修仙 发表于 2009/6/5 23:14:09 |
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来源：http://www.w3china.org/blog/more.asp?name=DMman&id=25987
1 介绍：嵌入式机器学习，在自己的算法中调用Weka现文本分类,是一个小的数据挖掘程序，虽然实用价值不是很大，但对于Weka的理解和使用是有帮助的。本例子来自《数据挖掘：实用机器学习技术》第2版（好像是倒数第三章）。大家可以到http://blogger.org.cn/blog/message.asp?name=DMman#23691 下载该书察 |
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[WEKA]（转）WEKA编写新学习方案
文章收藏, 软件技术
宿命宽恕轮回修仙 发表于 2009/6/5 20:43:59 |
来源：http://blog.csdn.net/comlc/archive/2007/12/13/1933775.aspx
1.编写新学习方案
如果用户需要实现一个Weka所没有的特殊目的的学习算法,或者用户正在进行机器学习的研究,并且想试验一个新的学习方案,或者用户只是想通过亲自动手编程,了解更多有关一个归纳算法的内部运作,本节用一个简单的范例演示在编写分类器时,如何充分利用Weka的类的层级结构,从而满足用户的需要.
Weka包含了表15-1中所列的基本的、主要用于教育目的的学习方案.表中的方案对于接受命令行选项没有特别要求.它们对于理解分类器的内部运作都很有用.我们会将weka.classifiers.trees.Id3作为一个例子讨论,该方案实现了第4.3节中的ID3决策树学习器.
表15-1 Weka中的简单学习方案
方案 描述
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[WEKA]（转）利用WEKA编写数据挖掘算法
文章收藏, 软件技术
宿命宽恕轮回修仙 发表于 2009/6/5 19:22:21 |
WEKA是由新西兰怀卡托大学开发的开源项目。WEKA是由JAVA编写的，并且限制在GNU通用公众证书的条件下发布，可以运行在所有的操作系统中。WEKA工作平台包含能处理所有标准数据挖掘问题的方法：回归、分类、聚类、关联规则挖掘以及属性选择。作为数据挖掘爱好者自然要对WEKA的源代码进行分析并以及改进，努力写出自己的数据挖掘算法。
下面着重介绍一下如何利用WEKA编写新的数据挖掘算法：
注意：WEKA的版本有两个版本：稳定版(STABLE)和开发版(DEVELOP)，不同WEKA版本与不同JDK的版本匹配，稳定版WEKA3-4的与JDK1.4.2匹配，而开发版WEKA3-5与JDK1.5匹配，WEKA |
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[WEKA]（转）Weka3.5中使用LibSVM
文章收藏, 软件技术
宿命宽恕轮回修仙 发表于 2009/6/5 19:17:13 |
| Dr. Y.Bao推荐数据试验中最好用上SVM的分类方法，让我们在Weka中使用LibSVM，我在网上差了半天，看到许多相同的被转来转去的帖子都讲得人晕头转向，尤其是像我这种Java基础不牢固的人更是不知所以，弄了半天走了不少弯路，不过最后总算是让我把LibSVM集成进Weka了，下面就以我自己的实际经验介绍一下最简单并且切实可行的方法：
Weka3.5后增加了libsvm这个选项，在分类器中的functions下面。但是，试图运行的时候，系统提示：Problem uating classifier:libsvm classes not in CLASSPATH。这是因为Weka只是提供了Libsvm的Wrapper调用机制，必须要安装Libsvm后将附带的jar路径添加到Weka的启动路径中。怎么解决呢？我的Weka版本较新（3.5.7），不过我的方法适用于3.5以上的所有版本。
首先，在http://www.cs.iastate.edu/~yasser/wlsvm/上下载wl |
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[Matlab]（转）Matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解
文章收藏, 软件技术
宿命宽恕轮回修仙 发表于 2009/6/5 19:15:59 |
核心函数：
(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eFN,eOps,options)--初始种群的生成函数
【输出参数】
pop--生成的初始种群
【输入参数】
num--种群中的个体数目
bounds--代表变量的上下界的矩阵
eFN--适应度函数
eOps--传递给适应度函数的参数
options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如
precision--变量进行二进制编码时指定的精度
F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度)
(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,FN,Ops,startPop,opts,...
termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOv |
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[WEKA]（转）对Weka中DBSCAN算法的分析以及在C#中的实现
文章收藏, 软件技术
宿命宽恕轮回修仙 发表于 2009/6/5 19:14:47 |
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DBSCAN算法是常用的数据挖掘算法。所有的聚类方法分为若干类型，前面讨论过的KMEANS算法是基于划分的方法进行聚类，而这次提到的DBSCAN算法是基于密度的方法。当然其它的还有基于层次凝聚和分裂的方法、基于模型的方法等。我先对Weka中实现的DBSCAN算法进行一个介绍和分析，然后再分析自己用C#实现的DBSCAN方法。但在这之前要解释几个概念，如果之前没有了解过这个算法的话，最好是先熟悉几个概念：epsilon-邻域、核心对象、（直接）密度可达、密度相连，这些概念可以在《数据挖掘概念与技术》一书中找到，了解这些概念对理解这个算法来说是很重要的。
我们先来看看在Weka中是如何实现DBSCAN算法的：
DBSCAN算法的源代码在Weka的weka.clusterers这个包中，文件名为DBScan. |
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[WEKA]（转）如何向weka中添加新算法
文章收藏, 软件技术
宿命宽恕轮回修仙 发表于 2009/6/5 19:06:48 |
| 1.编写新算法，所编写的新算法必须符合Weka 的接口标准。在此以从Weka中文站上下载的一个算法（模糊C均值聚类算法：FuzzyCMeans）的添加为例说明其具体过程。
2.由于FuzzyCMeans是聚类算法，所以直接将FuzzyCMeans.java 源程序考到 weka.clusterers 包下。
3.再修改weka.gui.GenericObjectEditor.props ，在#Lists the Clusterers I want to choose from的weka.clusterers.Clusterer=\下加入：weka.clusterers.FuzzyCMeans。
4.相应的修改weka.gui.GenericPropertiesCreator.props ，此去不用修改，因为包weka.clusterers已经存在，若加入新的包时则必须修改这里，加入新的包。
加入之后，重新编译，运行后，可以在weka的Explorer界面上的Cluster选项卡中的聚类算法中找到刚 |
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